Grok Skills：让 AI 不再每次都从零开始认识你

"""
mini_skills.py — 模拟 AI 助手的跨对话偏好持久化系统
运行方式: python mini_skills.py
依赖: 仅标准库 (json, pathlib)
"""

import json
from pathlib import Path

SKILLS_FILE = Path.home() / ".grok_skills.json"

def load_skills() -> dict:
    """从磁盘加载所有已保存的 Skills"""
    if SKILLS_FILE.exists():
        return json.loads(SKILLS_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
    return {}

def save_skills(skills: dict) -> None:
    """将 Skills 持久化到磁盘"""
    SKILLS_FILE.write_text(
        json.dumps(skills, ensure_ascii=False, indent=2),
        encoding="utf-8"
    )

def add_skill(name: str, rules: str, trigger: str = "") -> None:
    """添加一条 Skill"""
    skills = load_skills()
    skills[name] = {
        "rules": rules,
        "trigger": trigger,
        "active": True
    }
    save_skills(skills)
    print(f"✓ Skill '{name}' 已保存")

def list_skills() -> None:
    """列出所有 Skills"""
    skills = load_skills()
    if not skills:
        print("暂无 Skill，请先添加")
        return
    for name, cfg in skills.items():
        status = "启用" if cfg["active"] else "禁用"
        print(f"  [{status}] {name} — 触发: {cfg['trigger']}")
        print(f"         规则: {cfg['rules'][:60]}...")

def build_system_prompt() -> str:
    """
    将所有启用的 Skills 拼装成系统提示词，
    这就是每次对话开头注入给 AI 的"隐性知识"
    """
    skills = load_skills()
    parts = []
    for name, cfg in skills.items():
        if cfg["active"]:
            parts.append(f"【Skill: {name}】\n触发条件: {cfg['trigger']}\n规则: {cfg['rules']}")
    if not parts:
        return ""
    header = "以下是用户跨对话持久保存的偏好规则，你必须始终遵守：\n\n"
    return header + "\n\n".join(parts)

# —— 使用示例 ——
if __name__ == "__main__":
    # 添加两条典型 Skill
    add_skill(
        name="tech-writer",
        rules="中文技术文档风格：短句为主，不用'首先/其次/最后'；"
              "表格用 Markdown 左对齐；代码块必须标注语言类型；"
              "避免被动语态和空洞总结",
        trigger="用户要求写技术文章、文档或博客时"
    )

    add_skill(
        name="go-api-review",
        rules="审查 Go API 代码时：关注 error 处理是否完整；"
              "context 是否正确传递；返回值是否使用了语义清晰的类型；"
              "输出审查结果用表格：| 问题 | 严重程度 | 建议 |",
        trigger="用户提交 Go 代码请求审查时"
    )

    # 查看已保存的 Skills
    print("\n已保存的 Skills:")
    list_skills()

    # 生成注入给 AI 的系统提示词
    print("\n生成的系统提示词（每次对话开头注入）:")
    print(build_system_prompt())

✓ Skill 'tech-writer' 已保存
✓ Skill 'go-api-review' 已保存

已保存的 Skills:
  [启用] tech-writer — 触发: 用户要求写技术文章、文档或博客时
         规则: 中文技术文档风格：短句为主，不用'首先/其次/最后'；表格用 Markdown 左对齐...
  [启用] go-api-review — 触发: 用户提交 Go 代码请求审查时
         规则: 审查 Go API 代码时：关注 error 处理是否完整；context 是否正确传递...

生成的系统提示词（每次对话开头注入）:
以下是用户跨对话持久保存的偏好规则，你必须始终遵守：

【Skill: tech-writer】
触发条件: 用户要求写技术文章、文档或博客时
规则: 中文技术文档风格：短句为主，不用'首先/其次/最后'；表格用 Markdown 左对齐...

【Skill: go-api-review】
触发条件: 用户提交 Go 代码请求审查时
规则: 审查 Go API 代码时：关注 error 处理是否完整；context 是否正确传递...